import pandas as pd
from sklearn.decomposition import PCA

data = pd.read_excel(
    "D:/新建文件夹/text work 1.xlsx",
    sheet_name="Sheet1",
    usecols=[1, 2, 3],
    skiprows=2,
    nrows=100
)

X = data.values

pca = PCA(n_components=2)

principal_components_2d = pca.fit_transform(X)

print("=== 降维后的二维数据（前两个主成分得分）===")
print(principal_components_2d)

print("\n=== 前两个主成分的方差解释比例 ===")
print(pca.explained_variance_ratio_)

print("\n=== 累计方差解释比例（降维保留的信息比例）===")
print(f"{sum(pca.explained_variance_ratio_):.4f}（即{sum(pca.explained_variance_ratio_)*100:.2f}%）")

print("\n=== 前两个主成分的系数矩阵（载荷）===")
print(pca.components_)
